Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tính toán trọng số thuộc tính trong bài toán ra quyết định bằng tối ưu hóa đàn bầy
Tóm tắt
Mục tiêu của bài báo này là giới thiệu một phương pháp để tính toán trọng số của các thuộc tính trong một bài toán ra quyết định dưới môi trường mờ trực giác. Nhiều phương pháp tạo trọng số tồn tại trong tài liệu dưới cài đặt mờ trực giác, nhưng chúng có một số hạn chế có thể được chỉ ra như sau: các thước đo entropy được sử dụng trong các phương pháp trọng số entropy là không hợp lệ trong nhiều tình huống và cũng có nhiều công thức entropy cho các tập hợp mờ trực giác, điều này có thể gây ra nhầm lẫn; các phương pháp tạo trọng số khác có thể mất một số thông tin vì cần phải biến đổi ma trận quyết định mờ trực giác thành ma trận quyết định có giá trị khoảng. Việc chuyển đổi này làm biến dạng ý kiến ban đầu của các chuyên gia. Từ góc nhìn này, để khắc phục những nhược điểm này, chúng tôi phát triển một phương pháp tạo trọng số mà không thay đổi thông tin quyết định ban đầu. Phương pháp được đề xuất tối đa hóa mức độ thỏa mãn trung bình và tối thiểu hóa mức độ không thỏa mãn trung bình của mỗi phương án trong một tập hợp các thuộc tính, đồng thời. Điều này dẫn đến việc hình thành một bài toán lập trình đa mục tiêu (MOPP) để tính toán giá trị tổng hợp cuối cùng cho mỗi phương án. Kịch bản của một MOPP bản thân nó là chủ quan và có thể được mô hình hóa bằng bài toán ra quyết định mờ do các mục tiêu mâu thuẫn và cách thức lựa chọn của con người trong việc giải quyết xung đột. Vấn đề này được giải quyết bằng cách sử dụng sơ đồ tối ưu hóa đàn bầy, và quy trình đánh giá được minh họa bằng một ví dụ số. Công trình này cũng đã chứng minh phương pháp được đề xuất bằng cách phân tích một nghiên cứu so sánh.
Từ khóa
#trọng số thuộc tính #bài toán ra quyết định #tối ưu hóa đàn bầy #mờ trực giác #lập trình đa mục tiêuTài liệu tham khảo
Atanassov KT (1986) Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy sets Syst 20(1):87–96
Das S, Dutta B, Guha D (2015) Weight computation of criteria in a decision-making problem by knowledge measure with intuitionistic fuzzy set and interval-valued intuitionistic fuzzy set. Soft Comput. doi:10.1007/s00500-015-1813-3
Wei G (2010) Some induced geometric aggregation operators with intuitionistic fuzzy information and their application to group decision making. Appl Soft Comput 10(2):423–431
Wei G, Zhao X (2011) Minimum deviation models for multiple attribute decision making in intuitionistic fuzzy setting. Int J Comput Intell Syst 4(2):174–183
Wei G, Wang H-J, Lin R, Zhao X (2011) Grey relational analysis method for intuitionistic fuzzy multiple attribute decision making with preference information on alternatives. Int J Comput Intell Syst 4(2):164–173
Nguyen H (2015) A new knowledge-based measure for intuitionistic fuzzy sets and its application in multiple attribute group decision making. Expert Syst Appl 42(22):8766–8774
Tzeng G-H, Huang J-J (2011) Multiple attribute decision making: methods and applications. CRC Press, Boca Raton
Li D-F, Wang Y-C, Liu S, Shan F (2009) Fractional programming methodology for multi-attribute group decision-making using ifs. Appl Soft Comput 9(1):219–225
Yue Z (2011) A method for group decision-making based on determining weights of decision makers using topsis. Appl Math Modelling 35(4):1926–1936
Wei G-W (2008) Maximizing deviation method for multiple attribute decision making in intuitionistic fuzzy setting. Knowl Based Syst 21(8):833–836
Chou S-Y, Chang Y-H, Shen C-Y (2008) A fuzzy simple additive weighting system under group decision-making for facility location selection with objective/subjective attributes. Eur J Oper Res 189(1):132–145
Yeh C-H, Chang Y-H (2009) Modeling subjective evaluation for fuzzy group multicriteria decision making. Eur J Oper Res 194(2):464–473
Li D-F (2005) Multiattribute decision making models and methods using intuitionistic fuzzy sets. J Comput Syst Sci 70(1):73–85
Lin L, Yuan X-H, Xia Z-Q (2007) Multicriteria fuzzy decision-making methods based on intuitionistic fuzzy sets. J Comput Syst Sci 73(1):84–88
Xia M, Xu Z (2012) Entropy/cross entropy-based group decision making under intuitionistic fuzzy environment. Inf Fus 13(1):31–47
Ye J (2010) Fuzzy decision-making method based on the weighted correlation coefficient under intuitionistic fuzzy environment. Eur J Oper Res 205(1):202–204
Wu J-Z, Zhang Q (2011) Multicriteria decision making method based on intuitionistic fuzzy weighted entropy. Expert Syst Appl 38(1):916–922
Wei G-W (2010) GRA method for multiple attribute decision making with incomplete weight information in intuitionistic fuzzy setting. Knowl Based Syst 23(3):243–247
Wei G-W (2011) Gray relational analysis method for intuitionistic fuzzy multiple attribute decision making. Expert Syst Appl 38(9):11671–11677
Deb K (2001) Multi-objective optimization using evolutionary algorithms, vol 16. John Wiley & Sons, Hoboken
Sakawa M, Yano H (1985) An interactive fuzzy satisficing method using augmented minimax problems and its application to environmental systems. IEEE Trans Syst Man Cybern 6:720–729
Goldberg DE, Korb B, Deb K (1989) Messy genetic algorithms: motivation, analysis, and first results. Complex Syst 3(5):493–530
Ding S, Xu L, Su C, Jin F (2012) An optimizing method of RBF neural network based on genetic algorithm. Neural Comput Appl 21(2):333–336
Kennedy J (2010) Particle swarm optimization. In: Sammut C, Webb GI (eds) Encyclopedia of machine learning. Springer, Berlin, pp 760–766
Marini F, Walczak B (2015) Particle swarm optimization (PSO). A tutorial. Chemom Intell Lab Syst 149:153–165
Hamza MF, Hwa HJ, Choudhury IA (2017) Recent advances on the use of meta-heuristic optimization algorithms to optimize the type-2 fuzzy logic systems in intelligent control. Neural Comput Appl. doi:10.1007/s00521-015-2111-9
Dorigo M, Caro G, Gambardella L (1999) Ant algorithms for discrete optimization. Artif Life 5(2):137–172
Bellman RE, Zadeh LA (1970) Decision-making in a fuzzy environment. Manag Sci 17(4):B-141
Zimmermann H-J (1978) Fuzzy programming and linear programming with several objective functions. Fuzzy Sets Syst 1(1):45–55
Sakawa M, Yano H (1988) An interactive fuzzy satisficing method for multiobjective linear fractional programming problems. Fuzzy Sets Syst 28(2):129–144
Cheng H, Huang W, Zhou Q, Cai J (2013) Solving fuzzy multi-objective linear programming problems using deviation degree measures and weighted max–min method. Appl Math Modelling 37(10):6855–6869
Baky IA, Abo-Sinna MA (2013) Topsis for bi-level modm problems. Appl Math Modelling 37(3):1004–1015
Deep K, Singh KP, Kansal M, Mohan C (2011) An interactive method using genetic algorithm for multi-objective optimization problems modeled in fuzzy environment. Expert Syst Appl 38(3):1659–1667
Sakawa M, Yauchi K (2001) An interactive fuzzy satisficing method for multiobjective nonconvex programming problems with fuzzy numbers through coevolutionary genetic algorithms. IEEE Trans Syst Man Cybern Part B Cybern 31(3):459–467
Chandra S, Jayadeva MA (2009) Numerical optimization with applications. Alpha Science International, Oxford
Berhe HW (2012) Penalty function methods using matrix laboratory (MATLAB). Afr J Math Comput Sci Res 5(13):209–246
Zadeh LA (1965) Fuzzy sets. Inf Control 8(3):338–353
Xu Z (2007) Intuitionistic fuzzy aggregation operators. IEEE Trans Fuzzy Syst 15(6):1179–1187
Chakraborty D, Guha D, Dutta B (2016) Multi-objective optimization problem under fuzzy rule constraints using particle swarm optimization. Soft Comput. doi:10.1007/s00500-015-1639-z
Li L, Lai KK (2000) A fuzzy approach to the multiobjective transportation problem. Comput Oper Res 27(1):43–57
Eiben AE, Smith JE (2003) Introduction to evolutionary computing. Springer, Berlin
Chen S-M, Tan J-M (1994) Handling multicriteria fuzzy decision-making problems based on vague set theory. Fuzzy Sets Syst 67(2):163–172